ADC(Antibody-Drug Conjugate, 항체-약물 접합체)

노트북 LM 사용 영상 출처 : https://www.youtube.com/watch?v=8V2a8Ty5-yk Physical AI 핵심 논문 14편 리뷰 | 2025년까지의 기술 흐름 총정리 제시된 핵심 논문 리뷰 자료는 2024년부터 2025년까지 로봇 AI 분야에서 일어난 패러다임의 완전한 전환을 조명하고 있습니다. 투자자 관점에서 볼 때, 이 기술적 진보는 로봇이 연구실을 넘어 실제 현장에 투입되어 상업적으로 개화할 수 있는 실용성을 확보했음을 시사합니다. 로봇 섹터 투자자가 주목해야 할 핵심 논문별 기술 발전과 그 의미를 네 가지 주요 투자 관점으로 정리 I. 기술적 토대 확립: 일반성 및 세계관 확보 (2024년) 초기 모델들은 로봇 AI가 언어 모델 아키텍처를 통해 제어될 수 있는 기술적 가능성을 입증했습니다. RT1 & RT2: 로봇 제어를 정교한 수식 대신 트랜스포머에 넣어 다음 행동을 예측하게 만든 획기적인 시도였습니다. 특히 RT2는 이미 인터넷 지식을 학습한 거대 시각 언어 모델(VLM)에 로봇을 연결하여, 로봇이 맥락과 의미를 이해하고 세계 지식을 동원해 동작하는 시맨틱 기반 패러다임 변화 옥토 (Octo) 및 오픈 VLA (Open VLA): 수십 종의 로봇 데이터를 통합한 범용 정책(General Policy) 개념을 도입했습니다. 이는 로봇마다 따로 학습해야 했던 비효율성을 해소하고, 하나의 모델이 다양한 플랫폼을 제어할 수 있는 확장성의 기반을 마련했습니다. 특히 오픈 VLA는 행동을 이산적인 행동 토큰으로 변환하는 방식을 표준화하여, 7B 모델 크기로 거대 모델(RT2X) 수준의 성능을 달성하며 모델 효율성을 입증했습니다. II. 상업적 안정성 확보: 정밀 제어 및 장기 계획 (2025년 변곡점) 단순히 모델 규모를 키우는 한계를 벗어나, 실제 산업 현장에서 필수적인 정밀도와 안정성을 확보하는 방향으로 아키텍처 혁신이 일어났습니다. 1) 파이제로 (PiZero): 토큰 기반 VLA의 한계였던 고주파 제어 및 연속적인 물리 제어의 품질과 안정성을 획기적으로 개선했습니다,. 기존 디퓨전 모델 대신 플로우 매칭 기반의 결정론적 생성 방식을 도입하여,연속적인 액션 벡터를 직접 생성하며 제어 자체의 품질을 끌어올렸습니다 해결한 문제: 기존의 VLA 모델들은 행동을 '단어'처럼 이산적인 토큰으로 나누어 생성했기 때문에, 로봇 팔을 미세하게 움직여야 하는 정밀한 연속 제어나, 긴 시간 동안 끊김 없이 동작해야 하는 실시간 제어에 어려움이 있었습니다,. 이는 마치 로봇이 움직일 때마다 '뚝, 뚝, 뚝' 끊기는 것처럼 보일 수 있습니다. 핵심 기술 (플로우 매칭): 파이제로는 복잡한 확률 분포를 여러 번의 예측(디노이징)을 통해 찾는 기존 방식(디퓨전) 대신, '플로우 매칭'이라는 결정론적 생성 방식을 사용했습니다,. 이는 마치 노이즈(오류)에서 시작하여 목표 동작까지 가는 전체 경로를 처음부터 설계해 두고, 그 설계된 ...

지피티 정리용 증권사는 일반 제조업이나 서비스업과 달리 “자기자본 운용업”, 즉 금융투자(트레이딩, 브로커리지, IB 등)를 통해 자본으로 돈을 버는 구조이기 때문에 영업이익보다 순이익이 훨씬 더 중요한 지표로 평가 ① 영업이익 개념이 왜 불명확한가 증권사는 ‘영업활동’의 범위가 제조업과 다름 증권사의 영업이익에는 운용손익(Valuation gain/loss)이 포함되는데, 이는 본질적으로 시장 변동성에 따라 크게 요동치는 항목이라 “지속적인 영업성과”를 보여주지 못합니다. ② 순이익이 ‘자기자본이익률(ROE)’과 직결 ...

왜 Rubin(루빈) 세대부터는 ‘칩’보다 PCB·CCL이 더 중요해지는가? 👉 핵심 이유: AI가 너무 커져서, ‘칩을 연결·지탱하는 판’의 난이도가 칩보다 더 어려워졌기 때문 Rubin 세대는 GPU가 전력·열·신호가 너무 커져버려서, “칩 하나”보다 “칩을 연결하는 구조물”이 더 복잡해짐. GPU 144개 → 576개 연결 Rubin 시대 서버는 GPU 개수 자체가 4배로 증가해. 즉, GPU끼리 데이터를 연결하는 선 전력을 공급하는 두꺼운 레이어 신호를 보내는 고속 회로 열을 빼는 구조 이 모든 것이 폭증. 이 모든 것의 기반이 PCB와 CCL임 서버 구조 전체가 케이블 → ‘미드플레인 PCB’로 바뀐다 Rubin 세대에서 가장 중요한 변화는:“케이블을 거의 없애고, 대신 거대한 PCB 보드가 서버의 심장이 된다” 이걸 미드플레인(midplane)이라고 부른다. 예전: 케이블로 GPU/스위치를 연결 (복잡, 속도 낮음) Rubin: 미드플레인이라는 거대한 고층 PCB 한 장이 전체 연결을 담당 여기에 수십 개 GPU·네트워크 칩들이 그대로 꽂힘 👉 이렇게 되면 칩보다 PCB의 난이도와 중요도가 훨씬 높아지는 구조가 됨. AI용 GPU는 데이터 속도가 2배 전력 소비도 수백 와트 증가 서버 전체 전력도 800V 고전압 이런 시대가 오면 PCB·CCL은 다음을 모두 버텨야 한다. 신호층 30~44층 초저손실(데이터 손실 거의 없음) CCL 필요 고전압, 고전류 대응 대형 보드(면적 +20~35%) → 기존 소재(M7/M8)로는 불가능 → M9, HVLP4, 고내열 수지 같은 고급 CCL이 필수가 됨 즉, 칩보다 기판과 소재가 더 고난이도 기술이 되는 시대로 이동 1. 이수페타시스 – “AI 서버용 초고다층 PCB” 원탑 ① 경제적 해자 18층 이상 고다층 PCB 글로벌 1위 프리즘락 기준 18L+ 매출에서 ISU Petasys가 세계 1위(374M$), 30층 이상·40층 이상까지 양산 가능한 극소수 업체. 파일 저장소 국내 유일 초고다층 대량 양산업체 한국에서 30층 이상 대형 보드를 대량 양산 가능한 회사는 사실상 이수 한 곳이라는 평가. 매일경제+1 인증·양산 장벽이 매우 높음 AI 서버 PCB는 견적 → Test Vehicle(검증) → 고객 Audit → 샘플 → 양산까지 수년짜리 인증 코스가 필요해, 신규 진입이 거의 불가능한 구조. 파일 저장소 → “라인만 깐다고 따라올 수 없는 공정·품질 해자”가 이미 형성되어 있음. ② 경쟁력 (고객/제품 스펙) 고객: Alphabet, Nvidia, Microsoft, Cisco, Arista 등 포브스 기사에서 알파벳·엔비디아·MS·시스코·아리스타 등을 AI 서버 PCB 고객으로 명시. MEXC+2Facebook+2 AI 가속기·800G 스위치용 40+층 MLB 비중 급증 JPM 자료 인용: 40층 이상 MLB가 네트워크 매출에서 2025E 22% → 2026E 43%로 비중 급증 전망. MEXC+1 IR 자료에서 AI 가속기 매출 24.1Q 677억, QoQ +45% 기록. 파일 저장소 → 이미 “AI 서버/스위치 PCB = 이수페타시스” 포지션이 확립된 상태. ③ Rubin 등장 시 매출 레버리지 Rubin/차세대 네트워크의 특징은 GPU 4배 밀집 → 보드당 I/O·전력 레이어·신호층 폭증 백플레인 케이블 → 초고다층 미드플레인 PCB로 치환 SerDes 224G, 800V급 전원 등 이 구조는 곧바로 “층수↑ 면적↑ 스펙↑ = PCB ASP와 수량 동시 상승”이란 뜻. 이수페타는 이미 AI 가속기·800G 스위치 PCB 양산 + 대규모 CAPA 증설 완료 (리드타임 16~20주 → 8~10주 단축). AlphaSquare+1 루빈으로 넘어갈 때 동일 고객(엔비디아·하이퍼스케일러)가 보드 스펙을 또 올리면, PC당 단가·층수·면적이 같이 올라가는 구조라 매출은 서버 출하량 증가 + 보드 사양 업그레이드의 레버리지 2단이 걸린다. 👉 Rubin 세대 “AI 서버 PCB” 한국 순수 플레이 원톱은 사실상 이수페타시스. 엔비디아·하이퍼스케일러 CAPEX 흐름을 거의 1:1로 타는 구조. 2. 대덕전자 – PCB + FCBGA로 AI 서버에 양발 걸친 플레이어 ① 경제적 해자 고다층 PCB + FC-BGA 패키지 기판을 동시에 하는 드문 구조 고다층 서버/통신 PCB와 FC-BGA 패키지 기판을 같이 하는 회사라서 AI 서버 메인보드 + 패키지 단계 양쪽에 진입할 수 있는 레버리지. CM Asiae+2대신증권+2 대형 FCBGA(100×100mm, 20층 이상) 개발 데이터센터용 HPC/CPU/GPU/CoWoS 패키지에 쓰이는 대형 FCBGA를 개발, 일본·대만 업체들이 장악한...

2025년 10월 트럼프 대통령의 한국 국빈 방문 공식 팩트시트(Fact Sheet) 섹션별로 정리한 핵심 요약본 🇺🇸 트럼프 대통령의 한국 국빈 방문 성과 요약 (출처: 백악관 Fact Sheet, 2025년 10월) 1️⃣ 미국 수출·투자 확대 대한항공 → 보잉 항공기 103대(362억 달러) 구매 → 미국 내 약 13만 5천 개 일자리 창출 GE Aerospace → 항공엔진 137억 달러 구매 계약 L3Harris Technologies → 한국 공군 AWACS(공중조기경보통제기) 개발, 23억 달러 규모 ReElement Technologies + 포스코인터내셔널 → 미국 내 희토류·자석 생산 통합단지 설립 협력 (EV용 고부가 자석 중심) 2️⃣ 미국 에너지 지배력 강화 한국가스공사(KOGAS) → 미국산 LNG 연 330만 톤 장기 구매 (공급사: 트라피구라, ...

출처 : Vally AI X 1~3편 로봇 산업은 크게 하드웨어 부품, 소프트웨어, 완제품 3 단계 1. 밸류체인의 구성 하드웨어 - 액추에이터 - 정밀 감속기 하드웨어 - 액추에이터 - 서보 모터 및 제어기 하드웨어 - 액추에이터 - 기타 부품 하드웨어 - 액추에이터 - 완성품 하드웨어 - 센서 - 이미지 & 3D 센서 하드웨어 - 센서 - 기타 센서 (레이더, 토크, 마그네틱 등) 하드웨어 - 배터리 하드웨어 - 반도체 하드웨어 - 몸체, 전선 및 커넥터 등 소프트웨어 - 시스템 통합 소프트웨어 - 운영 소프트웨어 소프트웨어 - 공장 자동화 완제품 제조사 - 산업용 로봇 완제품 제조사 - 협동 로봇 완제품 제조사 - 휴머노이드 완제품 제조사 - 의료 로봇 완제품 제조사 - 기타 서비스 로봇 액추에이터는 로봇이 움직이는 데 필요한 핵심 구동 부품이며, 사람으로 치면 근육과 관절을 담당 그리고 액추에이터는 모터, 감속기, 제어기로 이루어져 있는데요. - 모터 (Motor): 전기에너지를 회전 운동으로 바꾸는 '심장'과 같은 역할을 합니다. 로봇에는 주로 정밀한 제어가 가능한 서보 모터(Servo Motor)가 사용됩니다. - 감속기 (Reducer/Gearbox): 모터의 빠른 회전 속도를 줄여 로봇이 실제로 필요로 하는 강력한 힘(토크)으로 바꿔주는 '기어' 장치로, 로봇의 정밀도와 직결되는 가장 중요한 부품입니다. 그리고 감속기는 다시 두 가지 유형으로 나눌 수 있습니다. - 하모닉 드라이브 (Harmonic Drive): 얇고 유연한 기어를 이용해 소형, 경량, 고정밀, 고감속비를 구현합니다. 협동로봇, 휴머노이드의 관절에 필수적으로 사용됩니다. - 사이클로이드 드라이브 (Cycloid Drive): 내구성이 뛰어나고 큰 힘을 견딜 수 있어 대형 산업용 로봇의 허리나 팔목 관절 등에 주로 사용됩니다. 하모닉 드라이브와 사이클로이드 드라이브는 요구되는 기술력이 전혀 다르기 때문에, 산업용 액추에이터 기업이 휴머노이드용 제품을 만든다고 해도 그 자체로 경쟁력을 갖춘 것은 아니라는 점에 유의해야 합니다 - 엔코더 (Encoder): 모터가 얼마나 회전했는지, 현재 위치가 어디인지를 감지하는 '센서'입니다. 로봇이 정해진 위치로 정확하게 움직이게 해줍니다. - 드라이버 (Driver): 로봇의 '뇌'(제어기)로부터 받은 명령 신호를 모터가 이해할 수 있는 전기 신호로 변환하고 증폭시켜주는 '신경계' 역할을 합니다. 다른 한편으로 비주류지만 유압 펌프를 이용한 액추에이터도 있다는 것도 알아둘 필요가 있습니다. 유압 액추에이터는 강한 힘을 낼 수 있지만, 정밀 제어나 유지보수가 어려워 최근 각광받는 협동로봇이나 휴머노이드에는 잘 쓰이지 않습니다. 3. 왜 액추에이터가 중요한가? 현재 로보틱스 산업 전체에서 액추에이터 산업의 중요성이 부각되면서 관련주들의 주가가 큰 폭으로 상승했습니다. 액추에이터는 현재 로봇 산업에서 투자가 집중되고 있는 휴머노이드의 핵심 부품이지만, 고성능 제품을 공급할 수 있는 기업은 한정되어 있는데요. 특히 AI와 접목해서 다양한 용도를 수행하도록 설계된 휴머노이드, 협동로봇, 서비스 로봇은 기존 산업용 로봇보다 훨씬 더 많고 정교한 액추에이터를 필요로 합니다. 예를 들어, 테슬라의 '옵티머스'에는 28개 이상의 고출력 액추에이터가 사용됩니다. 과거 액추에이터 시장은 원천기술을 보유한 일본, 독일 기업들이 독과점하고 있었습니다. 정밀 하모닉 감속기 분야는 하모닉 드라이브 시스템스(HDS)와 나베츠코가 압도적인 기술을 가지고 있고, 서보 모터도 일본의 야스카와 전기, 미쓰비시나 독일의 지멘스가 지배적이었죠. 다만, 최근에는 한국과 중국의 제조사들이 공격적인 가격 정책과 빠른 납기를 무기로 점유율을 늘리고 있습니다. 여기서 한국 기업에 투자한다면, 1) 특정 분야에서 이미 높은 경쟁력을 인정받아 해외 고객사를 둔 기업이거나, 2) 한국 대기업의 지속적인 수주 및 투자를 받을 가능성이 높은 기업을 탐색하는 것이 주요 포인트 아시다시피, 빅테크·대기업의 참전은 산업이나 섹터 주가에 강력한 '촉매' 역할 물론, 액추에이터 부품 제조사와 완제품 제조사의 입장이 다른 부분도 있습니다. 빅테크 고객사들은 본인들이 직접 설계한 액추에이터를 외주생산할 기업을 모색하고 있기 때문입니다. 따라서 3) 특정 부품 제조에만 특화되어 있는지, 감속기/모터/제어기를 전부 생산할 역량이 있는지도 중요한 관전 포인트입니다. 로봇은 단일 부품이 아닌, 여러 하드웨어와 소프트웨어가 유기적으로 결합된 시스템입니다. 아무리 강력한 '근육(액추에이터)'을 가졌더라도, 주변 환경을 인식하는 '눈(센서)'이 없거나, 연산을 처리할 '두뇌(반도체)'가 부실하다면 제대로 움직일 수 없죠. 또한, 에너지를 공급하는 '심장(배터리)'은 로봇의 활동 시간과 직결됩니다. 따라서 로보틱스 산업의 발전을 이해하고 섹터와 종목을 선별하려면, 액추에이터뿐 아니라 센서, 반도체, 배터리까지 종합적으로 살펴볼 필요가 있습니다. 특히 휴머노이드처럼 고도화된 로봇일수록 특정 부품의 성능 한계, 즉 기술적 병목이 전체 시스템의 발목을 잡는데요. 지금은 액추에이터가 병목이지만, 장기적으로는 하드웨어 전반의 밸류체인을 이해하는 것이 중요합니다. 2. 센서 - 로봇은 세상을 어떻게 보는가? 먼저 로봇의 눈에 해당되는 센서입니다. 센서는 로봇이 외부 환경과 자신의 상태를 인지하는 ‘감각 기관'입니다. 즉, 센서는 로봇의 능력 범위를 정하고, 동시에 AI 학습에 필요한 데이터를 제공하기 때문에 중요 물론, 부족한 데이터를 보완하기 위한 합성 데이터 기술이 발전하고 있지만, AI가 작업을 신뢰성있게 수행하기 위해서는 실제로 수집된 데이터가 여전히 필수적입니다. 여기서 센서는 크게 두 가지로 구분할 수 있는데, 이미지 & 3D 센서와 기타 센서입니다. ① 이미지 & 3D 센서 (시각): 로봇의 '눈' 역할을 하는 핵심 센서로, 카메라(이미지 센서)를 통해 사물을 인식하고, 3D 센서(라이다, ToF 등)으로 공간과 거리를 입체적으로 파악하여, 자율주행, 장애물 회피, 물체 조작 등 정교한 작업을 수행합니다. ② 기타 센서 (촉각, 평형감각 등): 로봇이 물체와 상호작용할 때 힘의 세기를 감지하는 '힘/토크 센서(촉각)'가 대표적이며, - 로봇의 균형과 자세를 제어하는 'IMU(관성측정장치)', 모터의 정밀 제어를 돕는 '마그네틱 센서' 등도 포함됩니다. 액추에이터와 마찬가지로, 현재 센서 기술은 인간의 눈과 손 같은 기관에 비해 아직 부족한 측면이 있는데요. 특히 인간의 손을 모방한 '덱스트러스 핸드'는 소형 센서를 통해 압력·온도·질감 등 다양한 감각을 빠르고 정확하게 측정해야 하므로 기술적 난이도가 상당합니다. 현재 센서는 액추에이터에 비해 로봇 원가 비중이 낮고, 휴머노이드 테마와 밀접한 기업도 적어, 테슬라와 함께 거론되는 종목(예: 삼성전기)를 제외하면 주가 영향은 아직 제한적인 편입니다. 하지만 향후 로봇이 고도화되면 센서의 중요성은 커지고, 휴머노이드 핵심 테마로 자리매김할 가능성이 높은데요. 특히 주요 휴머노이드 제품에 라이다가 탑재되는지 여부를 눈여겨볼 필요가 있는데, 이는 라이다가 고가 부품이기에 센서가 전체 BOM에서 차지하는 비중을 크게 끌어올리기 때문입니다. 현재 한계 센서는 액추에이터(움직임을 구현하는 부품)와 마찬가지로 아직 인간의 감각기관(눈, 손) 수준에 미치지 못함. 특히 덱스트러스 핸드(Dextrous Hand) — 즉, 인간의 손처럼 섬세하게 조작하는 로봇 손 — 에서는 압력, 온도, 질감 등 다양한 감각을 감지해야 하므로 센서 기술 난이도가 매우 높음. 현재 시장 구조 센서는 액추에이터에 비해 로봇 전체 원가(BOM) 에서 차지하는 비중이 낮음. → 즉, 센서는 지금까지는 부품 원가 기여도가 작아서 주가 영향이 제한적. 또, 휴머노이드 로봇(사람형 로봇) 과 직접적으로 연결된 상장사도 적음. → 테슬라(옵티머스 로봇)와 관련 언급이 있는 삼성전기 정도가 시장에서 언급되는 수준. 향후 변화 전망 로봇이 고도화될수록 정밀 감각 인식 능력이 중요해지며, 센서의 역할과 비중이 급격히 확대될 가능성 높음. 특히 향후 휴머노이드 로봇에 라이다(LiDAR) 가 탑재될 경우, 라이다가 고가 부품이므로 센서 부문이 로봇 전체 BOM에서 차지하는 원가 비중이 커짐 → 센서 관련 기업의 수혜 가능성이 높아짐. 3. 반도체 - 더 빠르고, 더 효율적으로 반도체는 로봇의 ‘두뇌’로서 센서 데이터를 처리하고 AI 모델을 구동하며, 로봇의 전반적인 행동을 제어합니다. 최근에는 LLM·VLM 등 고성능 AI 모델이 로봇에 적용되면서 이를 뒷받침할 반도체의 중요성이 더욱 커지고 있죠. 반도체도 종류가 다양하지만, 로보틱스와 밀접하게 관련된 범주는 크게 세 가지로 구분할 수 있습니다. ① 로직: 로직 반도체는 수집된 정보를 기반으로 판단을 내리고, 다른 반도체들에 신호를 보내는 반도체입니다. - 흔히 말하는 CPU, GPU와 같은 연산장치들이 이에 속합니다. ② 아날로그: 아날로그 반도체는 각 모터와 센서를 최종적으로 제어하거나, - 아날로그 신호와 디지털 신호를 변환하거나, 각 부품에 전력을 공급하는 반도체입니다. ③ SOC: 그리고 여러 반도체로 이루어진 회로를 칩 하나에 넣은 SoC(System on Chip) 반도체도 기억하면 좋습니다. - 현재 로보틱스 관련 반도체 가운데 가장 주목받는 분야는 '로직 반도체'와 'SoC'입니다. 먼저 로직 반도체의 경우, 과거에는 로봇이 단순 반복 작업을 수행하는 관계로 큰 성능이 필요하지 않았지만, 앞으로는 로봇이 다양한 비정형 작업을 맡게 되면서 반도체 성능 요구 수준이 크게 높아졌습니다. 그리고 보통 로봇에 센서와 액추에이터가 많아질수록 이를 제어하기 위한 반도체도 늘어나게 마련인데, 이때 빠른 속도와 저전력이라는 두 가지 목표를 동시에 달성하기 위해 SoC를 채택하는 경우가 많아졌습니다. --- 현재 반도체가 직면한 핵심 기술적 병목은 '처리 속도'와 '전력 효율' 문제입니다. 로봇이 인간과 함께 다양한 작업을 수행하려면 당연히 빠르고 정확한 상황 판단이 필요할텐데요. 이를 해결하려면 반도체뿐 아니라 소프트웨어와 네트워크의 협력이 함께 필요합니다. 때문에 AI 모델 훈련부터 실제 적용까지 전 과정을 최적화한 엔비디아가 이 분야를 선도하고 있죠. 쉽게 말해, 엔비디아는 기존 AI 영역을 넘어 피지컬 AI와 로보틱스 분야에서 '지배적 플랫폼'이 되려 하고 있습니다. 그리고 전력 효율 문제는 엔비디아가 주도하는 로직 반도체뿐 아니라 아날로그 반도체에서도 중요한데요. 특히 센서와 액추에이터에 전력을 안정적이고 효율적으로 공급하는 고성능 전력관리반도체(PMIC)의 필요성이 커지고 있습니다. 4. 배터리 - 더 오래, 더 강하게 다음은 로봇의 ‘심장’에 해당하는 배터리입니다. 현재 배터리 기술은 로봇이 요구하는 높은 에너지 밀도(장시간 작동)와 순간 출력(강한 힘)을 동시에 충족하지 못하는 핵심 병목으로 지적됩니다. 현재 최첨단 수준의 휴머노이드들도 가동시간이 1-2시간에 불과하죠. 특히 바퀴 대신 다리를 가진 로봇은 단순히 서 있는 것만으로도 중력을 버텨야 해 전력을 계속 소모하며, 걷기에도 바퀴 대비 훨씬 많은 에너지가 필요합니다. 바퀴는 마찰력만 이기면 굴러가지만, 휴머노이드는 중력과 싸워야 하기 때문입니다. 이런 이유로 상반신만 사람의 형태를 갖춘 ‘세미 휴머노이드’가 더 효율적이라는 주장도 나오는데요. 물론, 배터리 용량을 늘리는 것도 능사가 아닙니다. 배터리 크기를 키우면 그만큼 무게가 증가하기 때문에, 소모전력도 함께 증가하기 때문입니다. 결국 더 가볍고 오래가며 순간적으로 강한 힘을 낼 수 있는 차세대 배터리가 휴머노이드 상용화의 핵심 열쇠인 셈입니다. 특히 전고체 배터리는 기존 리튬이온 배터리보다 에너지 밀도가 ...